• Temel bilgiler
• Öğrenme çıktıları
• İçerik
• Değerlendirme
• İş yükü

Öğrenme çıktıları

Bu dersi başarıyla tamamlayan öğrenciler, şu yetilere sahip olurlar:

1. Transkriptomik ve genomik verisetlerini programlama ortamında işleyebilmek

   Program Çıktılarına Katkıları

   1. Yeni uygulama metotların geliştirilmesini sağlayan araştırma metotlarının öğrenilmesi
   2. Biyomühendislik problemleri için süreç tasarlama, veri toplama ve sonuçları analiz edip yorumlama becerisi

   Değerlendirme Tipi

   1. Yazılı sınav
   2. Ödev
2. BioConductor paketler grubunu yetkin olarak kullanmak ve uygulamak

   Program Çıktılarına Katkıları

   1. Biyomühendislik problemleri için süreç tasarlama, veri toplama ve sonuçları analiz edip yorumlama becerisi

   Değerlendirme Tipi

   1. Yazılı sınav
   2. Ödev
3. Biyoinformatik analiz sonuçlarını zengin bir görsellikle sunabilmek

   Program Çıktılarına Katkıları

   1. Biyolojik, kimyasal, fiziksel ve matematiksel prensip ve olguların topluma faydalı olacak yeni uygulamalara dönüştürme becerisi
   2. Biyomühendislik problemleri için süreç tasarlama, veri toplama ve sonuçları analiz edip yorumlama becerisi

   Değerlendirme Tipi

   1. Yazılı sınav
   2. Ödev

İçerik
1. hafta:	Programlama ortamında transkriptomik verileri tanımlama: vektörler, matrisler, listeler
2. hafta:	Programlama ortamında transkriptomik verileri tanımlama: veriçerçevesi Programlama ortamında transkriptomik verisetlerinin işlenmesi: Döngüler (if, for), Dosya okuma ve yazma, Grafik çizme fonksiyonlarının temelleri Ödev
3. hafta:	Grafik çizme fonksiyonları, Fonksiyon Yazma, Vektörel programlama yaklaşımı
4. hafta:	Programlama ortamında hazır paketler kullanarak raporlar oluşturma Quiz
5. hafta:	Programlama ortamında hazır paketler kullanarak transkriptomik verinin hızlı ve kolay işlenmesi Ödev
6. hafta:	Transkriptomik verinin görselleştirilmesi
7. hafta:	Bioconductor Veri Tipleri I- Genomik veri analizi için analiz paketleri Ara Sınav I
8. hafta:	R: Bioconductor Veri Tipleri II- Genomik ve transkriptomik veri analizleri için paketler Ödev
9. hafta:	Programlama ortamında genomik anotasyon gerçekleştirme
10. hafta:	Düzenli İfadeler- Temel fonksiyonlar, İleri düzey desenler ve karakter-tabanlı genomik veriçerçevelerine uygulanması
11. hafta:	Programlama ortamında biyoinformatik algoritmalar için web arayüzü geliştirme : Giriş Quiz, Ödev
12. hafta:	Programlama ortamında biyoinformatik algoritmalar için web arayüzü geliştirme : İleri özellikler
13. hafta:	Transkriptomik ve genomik verinin görselleştirilmesi ve istatistiksel analizi için web arayüzü tasarlama Web arayüzü tasarlama paketlerinin biyoinformatik uygulamalarını konu alan bilimsel makalelerin incelenmesi Ödev
14. hafta:	Büyük omik verilerini işlemek için programlama kodlarını hızlandırma: profilleme ve hafıza kullanımını iyileştirme, paralelleştirme Ara Sınav II
15. hafta*:	-
16. hafta*:	Final Sınavı
Ders kitapları ve materyaller:	1. D. Maclean, "R Bioinformatics Cookbook", Packt Publishing, 2019 2. R.A. Irizzary, "Introduction to Data Science: Data Analysis and Prediction Algorithms with R", Chapman & Hall, 2019
Önerilen kaynaklar:	3. R. Gentleman, "R Programming for Bioinformatics", Chapman & Hall, 2008
	* 15. ve 16. haftalar arası final sınavına hazırlık haftası bulunmaktadır.

Değerlendirme
Değerlendirme tipi	Hafta numarası	Ağırlık (%)
Ara sınavlar (Vizeler):	7,14	35
Dönem içi diğer çalışmalar:	-	0
Proje:	-	0
Ödev:	2,5,8,11,13	25
Kısa sınav (Quiz):	4,11	10
Final sınavı:	16	30
	Toplam ağırlık:	(%)

İş yükü
Etkinlik	Süre (Haftalık saat)	Toplam hafta sayısı	Dönem boyu toplam iş yükü
Dersler (Yüz yüze öğretme):	3	14
Ders dışı bireysel çalışma:	2	14
Uygulama, Rehberli problem çözme:	0	0
Ödev:	6	5
Dönem projesi:	0	0
Dönem projesi sunumu:	0	0
Kısa sınav (Quiz):	1	2
Ara sınav için bireysel çalışma:	6	2
Ara sınav (Vize):	1.5	2
Final sınavı için bireysel çalışma:	10	1
Final sınavı:	3	1
		Toplam işyükü:
		Toplam AKTS kredisi:	*
	* AKTS kredisi, toplam iş yükünün 25'e bölümüdür. (1 AKTS = 25 saatlik iş yükü)